python内置模块3

一、hashlib模块

    hashlib加密的基本使用方法

import hashlib
# 第一步 确定一个加密的方法 md5使最常用的加密方法
res = hashlib.md5()
# 第二步 将要加密的内容使用update添加进去 update只能接收bytes类型,如果要加密中文需要编码
res.update(b'123')  # res.updatae('123'.encode('utf8'))
# 第三步 将内容加密
res1 = res.hexdigest()
print(res1)  # 202cb962ac59075b964b07152d234b70 内容加

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    详细操作

    1.明文数据只要是想同的,加密操作分几步得到的结果都是相同的

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    2.密文数据越长,代表越难被破解,算法就越复杂,需要占用的资源也就越多

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    3.加盐处理 

      得到用户输入的数据后,可以将该数据增加一些其他的干扰项,之后再转为密文数据,增强密码的安全性

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    4.动态加盐

      动态加盐就是在加盐的基础上,将干扰项变为动态的,例如是当前时间,用户名的一部分或者uuid(随机的字符串,永远不会重复),使密码的安全性更加可靠。

import time
import hashlib
time = str(time.time())
res = hashlib.md5()
res.update(b'123')
# 增加当前时间干扰项
res.update(time.encode('utf8'))
print(res.hexdigest()) # e2e0a47d1d02405991fb58e1cfebef1a

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     5. 验证文件的一致性

        有时候我们在下载文件的时候,会碰到下载的文件有风险,是因为电脑会自动将下载的文件内容加密后与原来的文件比对,如果文件内容被修改了就会提示风险,该文件就可能携带了病毒

import hashlib
# 原文件内容加密数据
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt', 'rb') as f:
    for line in f:
        md5.update(line)
        real_data = md5.hexdigest()
    print(real_data)  # 46c01494f4d3920a6cc530cf30b91a1e

# 被修改后内容的加密数据
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt', 'rb') as f:
    for line in f:
        md5.update(line)
        error_data = md5.hexdigest()
    print(error_data)  # 7a5ed07c5bab39ac557e56d2ca9fd5c2

        可以看到两次得到的加密数据不一样,所以电脑会提示我们该文件下载会有风险

        当一个文件过大时,我们针对数据加密不会把全部的数据加密,会从文件里抽取一部分数据进行加密比对

import hashlib
import os

# 先获取文件的大小
res = os.path.getsize('a.txt')
# 根据自己的意愿抽取相对应的数据
sample_list = [0, res // 4, res // 2, res]
md5 = hashlib.md5()

with open(r'a.txt', 'rb') as f:
    for line in sample_list:
        f.seek(line)  # 将光标移动到指定的地方
        md5.update(f.read(10))  # 抽取相对应的数据内容
        data = md5.hexdigest()  # 将内容加密
    print(data)

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二、logging日志模块

    日志模块流程介绍

import logging


# 1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:负责过滤日志(直接忽略)
# 3.handler对象:负责日志产生的位置
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf8')  # 产生到文件的
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf8')  # 产生到文件的
hd3 = logging.StreamHandler()  # 产生在终端的
# 4.formatter对象:负责日志的格式
fm1 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
fm2 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s - %(name)s %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d',
)
# 5.绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)
# 6.绑定formatter对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)
# 7.设置日志等级
logger.setLevel(30)
# 8.记录日志
logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊')

  配置字典

# 核心就在于CV
import logging
import logging.config

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

logfile_path = 'a3.log'
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},  # 过滤日志
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': logfile_path,  # 日志文件
            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置  空字符串作为键 能够兼容所有的日志
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上(更高level的logger)传递
        },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
    },
}


# 使用配置字典
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('xxx')
logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')

  

 

 

 

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